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  • 简介:为协助用户从海量数据中发掘有效信息,提出了一种支持个性推荐技术的信息分发系统。该系统通过识别用户个性需求,主动建立用户和信息之间联系,实现基于个性需求的信息推荐。采用个性推荐技术可提升信息分发系统的信息分发共享能力,同时也提高了信息资源利用率。

  • 标签: 个性化推荐 个性化需求识别 信息关联汇聚
  • 简介:在实际商用的个性推荐系统中,调度框架作为连接推荐算法和产品功能之间的纽带,会直接决定用户在什么时间、什么地点(位置)看到什么样的推荐内容,以及达到产品期待的推荐效果、所要消耗的资源和成本。因此,可以说调度框架决定了企业最终向用户提供的个性推荐服务的最终质量。

  • 标签: 个性化推荐系统 框架 调度 产品功能 推荐算法 用户
  • 简介:根据推荐系统任务的不同,介绍了不同的准确性度量指标以及各自的优缺点;介绍了准确度之外的其它指标,例如推荐多样性、覆盖率等;指出了目前评价指标存在的缺陷,以及未来可能的改进方向。

  • 标签: 个性化推荐系统 准确率指标 推荐多样性 覆盖率
  • 简介:针对个性推荐系统中用户的多个不同需求,提出一种基于免疫算法的求解方法。该算法将要求解的个性推荐列表建模成一个最大化推荐准确性和多样性的多目标优化问题,采用基于用户的协同过滤技术对用户进行分类,设计了适合推荐问题求解的抗体编码方式、克隆、变异算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效求得个性推荐的最佳解,达到可以同时为多个用户提供多个不同推荐的需求。

  • 标签: 免疫算法 多目标优化 个性化推荐 协同过滤
  • 简介:个性图书推荐系统通过对用户借阅行为的统计分析,获取用户的兴趣特征,实现由原来的人找书到书找人一对一的个性图书推荐。现有的图书推荐系统各有侧重,图书推荐算法及评价标准各具优、缺点。未来,图书推荐的研究热点及难点将集中在借阅记录的稀疏性、新图书问题、高校新生问题、用户统计学信息、根据《中国图书馆分类法》计算图书相似性、副本数及借阅规章制度等方面。

  • 标签: 图书推荐 评价标准 冷启动 稀疏性
  • 简介:摘要:随着社会经济与科学技术发展速度不断加快,智能移动设施被广泛应用在广告行业生产经营过程中,使广告推送方式及推送平台得到了进一步优化。为切实满足大众趋于多元的广告需求,需要进一步完善现有个性广告推荐系统功能,不断优化广告推送内容。本文就针对此,以个性广告推荐系统发展现状为切入点,提出个性广告推荐系统实际功能与关键技术,以供参考。

  • 标签: 个性化广告推荐系统 关键技术 实际应用
  • 简介:摘要:在当今时代,互联网已经成为人们信息传递的最迅速、最便捷、最有效的媒介。相对于传统媒体,互联网的优势在于其有较强的交互性和生动性.并且伴随着智能移动终端的兴起和普及,为广告推送带来极大的便利。当用户浏览网页或者浏览社交软件动态时,会出现各种形式的广告,为用户提供多种信息,一定程度上丰富了用户的生活。但是由于每位用户的背景差异,大范围无差别的广告投放方式难以满足所有用户的个性需求,因此也难以为广告公司带来可观的经济效益.正是基于满足用户需求和最大化广告经济效益的考虑,个性广告推荐系统(PAR)应运而生。

  • 标签: 个性化广告 推荐系统 用户偏好获取 应用领域
  • 简介:摘要本项目研究在线MOOC课程资源移动推荐系统设计与实现,开发MOOC课程资源的个性推荐和课程资源的检索阅读等功能。旨在使得用户在一部联网的智能终端就可以不受时空限制,快速学习系统推送给自己的感兴趣的课程资源。

  • 标签: MOOC个性化推荐
  • 简介:摘要:近年来,随着科技的快速发展,众多新型的学习方式逐渐出现在大众视野中。从最初的传统课堂授课,视频授课,到现在的直播授课,新型学习方式在学习中占据着越来越重要的地位,同时也是未来学习授课的大势所向。当今的主流学习方式仍是以传统课堂为主,以网络学习为辅的授课方式,但是不可否认新型学习方式在学习过程中发挥着越来越重要的作用。

  • 标签: 网络学习平台 个性化推荐 协同过滤
  • 简介:摘要:随着互联网技术的迅猛发展,大数据技术在各行各业的应用日益广泛。在个性推荐系统领域,大数据技术发挥着至关重要的作用。本文首先介绍了个性推荐系统的概念与意义,然后详细阐述了基于大数据的个性推荐系统的原理、构建过程、应用场景以及面临的挑战,最后对未来发展趋势进行了展望。

  • 标签: 大数据 个性化推荐系统 用户行为分析 数据挖掘 机器学习
  • 简介:【摘要】 好的穿搭可以凸显人们身材之长,蔽其短。为了实现人体体型的个性服装推荐,使用深度学习网络和OpenPose识别图片获取人体比例信息,并根据用户的属性完成服装推荐方案。

  • 标签: OpenPose 智慧穿搭 个性化推荐
  • 简介:在大数据、云计算、数据挖掘、人工智能等现代网络技术的飞速发展的科技背景之下,公共文化服务平台的建设缺乏互联网新技术的应用,网站服务不够便捷,不能更好的把握用户需求,不能为公众提供更优质的的公共文化服务。尤其是,当前公共文化服务平台的建设缺乏对个性服务的集成,不能有效的满足用户的个性需求。针对此问题,该文提出在公共文化服务集成平台中集成协同过滤技术为用户提供个性活动推荐,同时基于知识本体,利用本体在语义查询扩展方面的优势为用户提供当前浏览活动相关的文化资料推荐

  • 标签: 公共文化服务 个性化推荐 协同过滤 本体
  • 简介:电影推荐系统的核心是电影推荐算法,基于用户的行为记录和电影本身的特点,预测用户对电影的倾向。针对现有推荐方法中面临的稀疏性和冷启动等问题,基于电影标签,通过随机游走生成的电影推荐方法。本方法首先通过电影评分网站和电影宣传网站的基于python的评论数据挖掘,提取电影的标签属性,然后利用标签的相似性,再聚合网络资源,计算出电影的标签邻接矩阵。利用电影的标签邻接矩阵和目标用户有明确倾向的初始向量进行迭代,再辅以票房,评分,观影人数等权重,利用随机游走算法,最终根据可能性大小,利用基于MVC模式的javaweb技术列出目标用户可能喜欢的电影。

  • 标签: 推荐系统 随机游走 数据挖掘 网页展示 协同过滤
  • 简介:摘要:在人口老龄的背景下,智慧养老服务的发展对于提高老年人的生活质量具有重要意义。基于大数据技术,智慧养老服务个性推荐系统能够分析老年人的需求和行为模式,提供定制的服务,满足老年人多样的养老需求。本文探讨了大数据技术在智慧养老服务中的应用,分析了构建个性推荐系统的方法,并讨论了系统的优势与挑战。文章的目的是为智慧养老服务的创新与发展提供理论指导和技术支持,推动养老服务模式的优化升级。

  • 标签: 智慧养老 大数据 个性化推荐 服务优化
  • 简介:摘要:大数据驱动的个性推荐系统通过分析用户行为和偏好,实现精准推荐。优化策略主要包括数据采集与处理、算法改进和系统架构优化。利用多源数据进行有效的用户画像构建,以提高数据的全面性和准确性。结合机器学习和深度学习算法,不断提升推荐精度。通过分布式系统架构的应用,提升系统的响应速度和处理能力。研究表明,这些优化策略能够显著提高推荐系统的性能和用户满意度,为个性服务的发展提供了坚实的技术支持。

  • 标签: 大数据 个性化推荐 优化策略 用户画像 分布式系统
  • 简介:摘要:随着信息技术的快速发展,个性推荐系统在各行业的应用日益广泛。为了提升推荐系统的准确性和用户满意度,研究探讨了基于人工智能的个性推荐系统的关键技术与发展趋势。采用文献分析和比较研究的方法,分析了不同类型推荐算法的特点及其适用场景,提出了一种综合推荐模型。结果表明,结合深度学习等新兴技术的推荐系统能够有效改善推荐效果,同时在电商、社交网络和数字内容平台等领域展现出巨大的应用潜力。未来,个性推荐系统的发展需关注算法的创新与用户隐私保护,以实现更安全和智能的推荐服务。

  • 标签: 人工智能 个性化推荐 推荐算法 用户体验
  • 简介:随着现代信息技术的发展,个性技术越来越受到人们的青睐,开发个性授课教师推荐网站,是解决学校管理部门在安排课程时能快速找到合适的授课教师的有效办法之一,这对于推进学校的信息建设有重要的作用.

  • 标签: 个性化网站 教师推荐 网站开发
  • 简介:摘 要:阐述了图书个性推荐在图书馆服务中的重要性,分析了主流的协同过滤推荐算法的两种方法,结合图书馆图书推荐特点设计基于用户协同过滤算法,并提供了协同过滤算法在图书推荐中的详细思路,最终实现了图书馆图书个性推荐,为图书馆服务师生发挥了重要作用。

  • 标签: 图书馆 个性化推荐 协同过滤
  • 简介:个性新闻推荐系统是借助移动端设备上的互联网信息数据传播技术,将推荐系统安装于应用软件中,对新闻事件报道和相关资讯编辑整理、重组衔接,以信息数据系统协调构建与资源共享的方式,依照个体的差异性信息需求、阅读兴趣,为受众提供定制个性的新闻推送服务。

  • 标签: 推荐系统 应用软件 编辑整理 互联网领域 推送服务 定制化